Chương 1 sẽ trình bày về bài toán được đặt ra, mục tiêu và nội dung nghiên cứu cũng như giới hạn của đề tài và phương pháp nghiên cứu.1 Giới thiệu đề tài Theo vết đối tượng hiểu một cách đơn giản nhất là xác định vị trí của đối tượng theo thời gian khi đối tượng di chuyển, và trong lĩnh vực thị giác máy tính có thể hiểu là xác định toạ độ của đối tượng tại mỗi khung hình trong đoạn video quan sát. Để giải quyết bài toán theo vết ta cần giải quyết hai bài toán nhỏ bao hàm bên trong là: phát hiện đối tượng (có thể bất động hoặc di chuyển) và theo vết (bám sát) đối tượng khi đối tượng di chuyển theo thời gian. Các ứng dụng quan trọng của bài toán theo vết đối tượng đang được triển khai như: - Giám sát tự động (Automated video surveillance): trong những ứng dụng này, hệ thống thị giác máy tính được thiết kế để giám sát những chuyển động trong một vùng, xác định đối tượng chuyển động và cảnh báo khi thấy bất kỳ tình huống khả nghi nào. Hệ thống này đòi hỏi phải đủ thông minh để phân biệt được các thực thể tự nhiên và con người.
- Robot vision: Hệ thống điều hướng trên robot tự động giúp nhận biết được chướng ngại vật trên đường đi. Và nếu đó là những đối tượng di chuyển, robot sẽ kích hoạt hệ thống theo vết thời gian thực để tránh va chạm hoặc di chuyển theo đối tượng tùy ứng dụng. - Điều phối giao thông (traffic monitoring): Trên các giao lộ hoặc các trục đường chính, giao thông được giám sát liên tục qua hệ thống camera. Hệ thống giám sát có tích hợp tính năng theo vết đối tượng giúp phát hiện các phương tiện vi phạm luật giao thông hoặc liên quan đến những hành vi phạm pháp khác.
HVTH: Ngô Đình Phong Trang 3 MSHV: 12140035 Theo Vết Đối Tượng Trong Camera Giám Sát GVHD: TS. Chế Viết Nhật Anh TS. Trương Công Dung Nghi Đặc biệt trong tình hình an ninh thế giới bất ổn như hiện nay thường xuyên diễn ra những cuộc khủng bố, tội phạm xảy ra ở những nơi công cộng nên nhu cầu giám sát an ninh được đặt ra rất cao. Những khu vực công cộng thường rất rộng lớn, với lưu lượng người rất cao, vì vậy lực lượng an ninh rất khó kiểm soát toàn bộ khu vực nếu không có sự hỗ trợ.
Do đó, hệ thống giám sát được ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu ấy. Hệ thống giám sát sẽ tự động phát hiện, cảnh báo trước các đối tượng có hành vi bất thường và theo vết hướng di chuyển của đối tượng. Đây cũng là nguyên nhân nảy sinh bài toán theo vết đối tượng.1: Những khu vực công cộng cần giám sát an ninh. HVTH: Ngô Đình Phong Trang 4 MSHV: 12140035 Theo Vết Đối Tượng Trong Camera Giám Sát GVHD: TS.
Chế Viết Nhật Anh TS. Trương Công Dung Nghi 1.2 Nội dung đề tài Bài toán được đặt ra là từ một đoạn video quan sát thu bởi một camera cố định, ta phát hiện được các đối tượng đang chuyển động, theo dõi sự di chuyển của các đối tượng. Bài toán này có hai vấn đề cần giải quyết: một là phát hiện đối tượng mà cụ thể trong đề tài này là người đi bộ và hai là theo vết đối tượng khi người đi bộ di chuyển trong phạm vi camera quan sát thu được. Để giải quyết bài toán theo vết đối tượng này, em tiến hành thực hiện nghiên cứu đề tài: Theo vết đối tượng trong camera giám sát.
Trong luận văn sẽ trình bày các bước xây dựng giải thuật theo vết đối bằng giải thuật lọc hạt (particle) trên cơ sở chuỗi Markov Monte Carlo.2: Một ví dụ theo vết nhiều đối tượng.3 Khó khăn và thách thức Hầu hết các hệ thống giám sát sử dụng camera gắn cố định, chỉ có thể cung cấp các thông tin về hình ảnh với với độ phân giải không cao, trong những điều HVTH: Ngô Đình Phong Trang 5 MSHV: 12140035 Theo Vết Đối Tượng Trong Camera Giám Sát GVHD: TS. Chế Viết Nhật Anh TS. Trương Công Dung Nghi kiện ánh sáng thay đổi khó kiểm soát. Với đặc điểm như vậy, việc phát hiện đối tượng và theo vết sẽ gặp nhiều trở ngại.1 Độ phân giải Độ phân giải của camera quan sát ảnh hưởng đến chất lượng video thu được, độ phân giải camera càng thấp sẽ gây tỷ lệ lỗi sai càng cao trong quá trình theo vết đối tượng.
Trong đó khoảng cách từ camera quan sát đến đối tượng quan sát có ảnh hưởng lớn đến độ phân giải về ngoại hình của đối tượng. Khoảng cách càng xa thì độ phân giải càng thấp và ngược lại. Do các giải thuật thường dựa trên các đặc trưng về ngoại hình của đối tượng, nên độ phân giải quyết định mức độ mô tả chi tiết các đặc trưng của đối tượng.3: Một ví dụ về độ phân giải bị ảnh hưởng do khoảng cách giữa camera quan sát và các đối tượng. HVTH: Ngô Đình Phong Trang 6 MSHV: 12140035 Theo Vết Đối Tượng Trong Camera Giám Sát GVHD: TS.
Chế Viết Nhật Anh TS. Trương Công Dung Nghi 1.2 Sự che khuất Sự che khuất hay chồng lấp xảy ra khi có người hoặc vật thể chắn giữa đối tượng và camera quan sát làm cho hình ảnh của đối tượng bị che mất một phần hoặc hoàn toàn. Khi mật độ người đông đúc thì số lượng đối tượng bị che khuất sẽ tăng lên vì không gian của cá thể người bị thu hẹp lại. Khi đó, việc tách đối tượng ra khỏi nền không dễ dàng, giải thuật theo vết sẽ phức tạp hơn.
Và đây là một trong những khó khăn thách thức nhất khi giải quyết bài toán theo vết đối tượng.4: Một ví dụ về sự che khuất giữa các đối tượng.3 Độ sáng Khi điều kiện sáng thay đổi sẽ ảnh hưởng đến màu sắc và độ tương phản của khung hình, do đó cũng ảnh hưởng lên ngoại hình của đối tượng (màu sắc, độ HVTH: Ngô Đình Phong Trang 7 MSHV: 12140035 Theo Vết Đối Tượng Trong Camera Giám Sát GVHD: TS. Chế Viết Nhật Anh TS. Trương Công Dung Nghi tương phản…). Đối với camera ngoài trời sẽ chịu ảnh hưởng của chu kỳ ngày, đêm và thời tiết.
Ví dụ trong các này mây nhiều thì hình ảnh thu được sẽ tương đối nhạt và tối, ngược lại trong những ngày nắng gắt thì cho hình ảnh sáng, độ tương phản tốt hơn. Đối với camera trong nhà thì nguồn sáng ổn định hơn, tuy nhiên nó lại có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, nên có thể chia thành những khu vực có độ sáng khác nhau trong cùng khung ảnh. Điều này có thể ảnh hưởng khi đối tượng di chuyển giữa các khu vực có độ sáng không đồng nhất này.5: Một ví dụ về ánh sáng không đồng nhất.4 Sự tương đồng về ngoại hình Một khó khăn khác trong việc theo vết đối tượng là các đối tượng có ngoại hình giống nhau xuất hiện trong cùng một khung cảnh, thường xảy ra là do độ phân giải camera không cao chỉ phân biệt chủ yếu qua màu sắc trang phục của đối tượng. Hai đối tượng có ngoại hình giống nhau sẽ có những đặc trưng mô tả giống nhau, điều này gây khó khăn trong việc xác định đối tượng tại thời điểm k là đối tượng nào tại thời điểm k-1.
HVTH: Ngô Đình Phong Trang 8 MSHV: 12140035 Theo Vết Đối Tượng Trong Camera Giám Sát GVHD: TS. Chế Viết Nhật Anh TS. Trương Công Dung Nghi Hình 1.6: Một ví dụ về sự tương đồng về ngoại hình.4 Giới hạn đề tài Không có giải thuật nào giải quyết được tất cả các bài toán trong mọi điều kiện, do đó trong luận văn này đưa ra một số điều kiện ràng buộc nhất định. Trong nghiên cứu này, luận văn chỉ xác định đối tượng cần theo vết là con người, di chuyển trong tư thế thẳng đứng, số lượng đối tượng thực nghiệm không quá lớn (tối đa 6), dữ liệu thu từ một camera được xử lý offline (bộ dữ liệu chuẩn), và quan sát được thực hiện trong điều kiện ánh sáng tốt.5 Mục tiêu đề tài Thông qua tìm hiểu các hệ thống giám sát và các giải thuật theo vết, để xây dựng một thuật toán có thể theo vết nhiều đối tượng cùng lúc trong cùng một camera giám sát cố định.
Số lượng đối tượng không biết trước, có thể thay đổi theo thời gian. Có khả năng tự động phát hiện và theo vết đối tượng mới, và quản lý các đối tượng biến mất khỏi khung ảnh. Nâng cao hiệu quả của giải thuật trong việc phân biệt các đối tượng khi xảy ra trường hợp các đối tượng có thể tương tác và bị che lấp một phần. HVTH: Ngô Đình Phong Trang 9 MSHV: 12140035 Theo Vết Đối Tượng Trong Camera Giám Sát GVHD: TS.
Chế Viết Nhật Anh TS. Trương Công Dung Nghi 1.6 Phương pháp nghiên cứu Tham khảo các giải thuật liên quan đã được đề xuất trong các công trình nghiên cứu. Đánh giá ưu điểm và hạn chế của từng thuật toán để chọn lọc và áp dụng cho nghiên cứu. Kế thừa và kết hợp các thế mạnh của các thuật toán, cải tiến một số bước để xây dựng một thuật toán giải quyết hiệu quả bài toán đặt ra.
Mô phỏng giải thuật với công cụ Matlab. Đánh giá tính hiệu quả của giải thuật. HVTH: Ngô Đình Phong Trang 10 MSHV: 12140035 Theo Vết Đối Tượng Trong Camera Giám Sát GVHD: TS. Chế Viết Nhật Anh TS.
Trương Công Dung Nghi CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG NGHIÊN CỨU Chương 2 tổng hợp các phương pháp theo vết đối tượng theo một số nghiên cứu trước đây, nêu những đặc điểm cũng như ưu, nhược điểm của các phương pháp đó.1 Thực trạng nghiên cứu ngoài nước Bài toán theo vết đối tượng luôn là một bài toán thu hút mối quan tâm của khá nhiều các nhà nghiên cứu. Đã có rất nhiều các phương pháp được đề xuất để giải quyết bài toán này theo các hướng tiếp cận khác nhau. Hai báo cáo [1,2] đã làm cuộc khảo sát tổng hợp về các phương pháp theo vết đối tượng đã được công bố, giúp chúng ta có cái nhìn khái quát về các hướng tiếp cận giải quyết vấn đề này. Tuy nhiên theo xu hướng hiện đại, các phương pháp theo vết này có thể chia một cách đơn giản nhất thành hai nhóm chính: theo vết dựa trên kết quả phát hiện đối tượng (Tracking-by-detection) và theo vết dựa trên các bộ lọc (Filter- based tracking).
Phần tiếp theo của chương này sẽ trình bày một cách tổng quát các hướng tiếp cận này. HVTH: Ngô Đình Phong Trang 11 MSHV: 12140035 Theo Vết Đối Tượng Trong Camera Giám Sát GVHD: TS. Chế Viết Nhật Anh TS. Trương Công Dung Nghi 2.1 Theo vết dựa trên vùng đối tượng Giải thuật này chủ yếu dựa vào thuộc tính của blob như kích thước, màu sắc, hình dạng, vận tốc (velocity), trọng tâm (centroid).
